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GLM 5.3 的 AgentX 结果：MI355X ATOM 在部分曲线上胜过 GB300 NVL72
AMD 厂商引擎在每美元性能上胜出的区间，以及端到端归一化交互性究竟衡量什么
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关于智能体推理、AgentX 结果、芯片性能与 ML 基础设施的文章。
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GLM 5.3 的 AgentX 结果：150 tok/s/user 下 NVIDIA 单 token 成本最多低 5 倍
在这个运行点上，即便 AMD 硬件白送也仍然填不平差距
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在 NVIDIA GPU 上实现超高交互性？TileRT 登陆 InferenceX
运行在 NVIDIA GPU 上的 TileRT 软件能否与 Cerebras、Groq LPU、SambaNova 竞争？批大小为 1、分离式引擎、高吞吐量预填充引擎、高交互性解码引擎
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B200 NVFP4 对比 H200 FP8 运行 GLM-5：SGLang MTP 下性价比提升高达 3.65 倍
两款 GPU 均运行 SGLang EAGLE MTP；Blackwell 世代在峰值处带来约 1.2 倍的性价比提升，NVIDIA GLM-5-NVFP4 检查点搭配 FlashInfer TRT-LLM 稀疏 MLA 在 8K/1K 场景下再叠加约 2.4–3.0 倍优势
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AMD MI355X GLM-5 推理：SGLang FP8 单节点每百万 token 成本比 B200 最高低 40%
GLM-5 发布 14 周后，AMD 在 MI355X 上同时实现了 SGLang FP8 的 MTP 和非 MTP 方案 — 通过 TileLang 实现的融合 MLA + FP8 KV 缓存在大部分性能 Pareto 前沿上将单节点 FP8 成本曲线翻转为 AMD 占优
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